ベイズ統計が注目されています。ＭＣＭＣという柔軟なアルゴリズムによって、あまり考えなくてもいろいろな問題が簡単に解けてしまうように宣伝されていることが一因かもしれません。しかし、その計算の背後にある原理は忘れ去られがちです。また、簡単な問題なら、誤差の大きいＭＣＭＣを使わなくても、Ｒの一般的な関数だけで計算できます。そのような簡単な問題を簡単なＲの命令を使っていくつも解きながら、ベイズ統計の考え方の基本と、従来の方法との結果の違いを、詳しく解説しています。最後の章でＭＣＭＣを扱いますが、ここでもブラックボックスとしてではなくＲの簡単なコードで実際に計算して仕組みを理解できるようにしています。

第１章　ベイズの定理と確率
第２章　選挙の予測（２項分布）
第３章　事前分布の再検討
第４章　個数の推定（ポアソン分布）
第５章　連続量の推定（正規分布）
第６章　階層モデル
第７章　ＭＣＭＣ
エピローグ
付録Ａ　Ｒの利用方法
付録Ｂ　確率分布に関する関数